独立変数(複数存在)が、従属変数に対しておよぼす影響の大きさを知りたいのですが、以下のどちらの方法を適用すればよいのでしょうか。つまり、個々の独立変数ごとに従属変数の変動に占める影響割合(%)を知りたいのです。

第一の方法は、重回帰分析を行い、その偏回帰係数を標準化して(つまり、標準偏回帰係数)、その標準偏回帰係数の大きさによって、影響の大きさを比較する。

第二の方法は、分散分析のうち一般線形モデルを使用する方法です。ここで一般線形モデルとは、私が使用している統計ソフトの定義によると、独立変数としてカテゴリーデータと計量データを同時にモデルに含めることができます(ただし、モデルに含める計量データはcovariatesとして指定することになっています)。 この方法でアプローチした場合、従属変数の全変動(つまり平方和)を独立変数ごとに分解するので、その(平方和の)比率で影響の大きさを比較できます。

実際の例(カテゴリーデータと計量データを含む)を使って、上述のふたつの方法で計算してみたところ、異なる値になってしまいました。結局、どちらが正しいのかわかりません。 よろしくお願いします。

このQ&Aに関連する最新のQ&A

A 回答 (1件)

関係を見るのであれば、重回帰分析でよいのではないでしょうか。



これは、従属変数と、各独立変数との偏相関係数をとることと同じです。

分散分析は、二つのデータの差を検定する時に用います。

参考URL:http://www4.ocn.ne.jp/~murakou/mreg.htm

この回答への補足

コメント有難う御座います。少し補足します。ご存知のように、本来、分散分析はグループ間の平均値を比較する道具です。
したがって、私のアプローチは、本来的な使い方ではないのです。
分散分析表には、従属変数(Y)の全平方和を個々の要因毎の(つまり、主効果毎の)平方和、及びこれらの要因の交互作用毎の平方和、さらにノイズ(エラー)の平方和に分解します。
これら平方和の比率によって、従属変数の変動に対する要因毎の影響度を示すことを考えています。
勿論、分散分析を適用する上での前提条件(各グループは正規分布することや等分散であること)はクリアーした上での話しですが。 私のアプローチは誤りでしょうか? よくわかりません。

補足日時:2005/04/26 02:54
    • good
    • 0

このQ&Aに関連する人気のQ&A

お探しのQ&Aが見つからない時は、教えて!gooで質問しましょう!

このQ&Aを見た人が検索しているワード

このQ&Aと関連する良く見られている質問

Q3Pや複数プレイについて(女性の方のみ)

僕の彼女がかなりの浮気性でそれもどうも複数プレイを楽しんでるセフレが何人かいるみたいです。女性はみんな複数プレイに興味があるのでしょうか?男性二人に攻められるのがそんなにきもちがいいのでしょうか?彼氏がいるいないにかかわらず。宜しくお願いします。

Aベストアンサー

女性すべてが複数プレイは興味ないと思いますよ。

ちなみに私は興味があってやったことがありますが、気持ちいいですね。
ただし、3Pが限度ですが^^;
あとは好きな人と知らない人との3Pはいやですね。
好きな人とか彼氏の前でほかの男に抱かれるのはいやです。
だからただのセックスを相談者様の彼女は楽しんでいるような気がします。
なんにせよ、彼女はあなたに複数プレイをばらしていることは少しどうかと思います。

Q相関分析の相関係数と重回帰分析の偏回帰係数の違いの説明

実は会社での説明に苦慮しています。
例えば、携帯電話の(1)メーカー/(2)デザイン/(3)機能の(4)購入意向、に対する影響度を見たい、という時に、重回帰分析における偏回帰係数で(1)(2)(3)の(4)に対する影響度を測ろうとしているのですが、「(4)と(1)(2)(3)それぞれの相関の高さで見るのと何が違うのか?」と聞かれてしまい、回答に窮しています。あまり統計に詳しくない人(私もそうですが)に対し、うまく説明する方法はないでしょうか。
どなたかお知恵をいただきたく、よろしくお願いします。

Aベストアンサー

相関分析と重回帰分析の違いは、説明変数を一つとするか複数にするかの違いです。
 目的とするもの(従属変数、数式ではy)に影響するものが、説明変数(数式ではx)です。

 プロ野球を例に取ると、野球はピッチャーだ、といわれます。そこで、過去数年間について、ピッチャーのチーム防御率だけをXとし(説明変数が単数)、その年の順位をyとして、分析するのが単回帰分析です。
 しかし、いくらピッチャーが良くても、打てなければ勝てません。そこで、バッターの打率も考える必要があります。すなわち、チームの防御率をX1、チームの打率をx2、すなわち、説明変数を複数(2つ以上)採り、順位yの推定を行うのが、重回帰分析です。
 このように、単回帰分析よりも、重回帰分析の方が、必ず相関係数が高くなります。すなわち、結果の推定の確実性が増すわけです。相関係数が、1.0になれば、説明変数の事柄だけで、従属変数の事柄が決定できます。すなわち、100%的中します。

 単回帰では、防御率、打率とも、相互の影響は考慮されていません。従って、防御率と打率のどちらが影響力が強いのかは、相関係数から予測はできるものの、決定できません。選手をとる場合、同じ年俸を払うのに、ピッチャーとバッターのどちらを補強したら効果的かは、判断が困難です。
 このとき、どちらの影響が強いかを推定できるのが、重回帰分析です。そのために利用するのが、偏回帰係数ですが、変数の単位に左右されるので、注意を要するところです。

 「単回帰では、(1)(2)(3)のどれが最も効果的かは、判断できません」が答えでしょうか。
 釈迦に説法の点は、ご容赦を。
  

相関分析と重回帰分析の違いは、説明変数を一つとするか複数にするかの違いです。
 目的とするもの(従属変数、数式ではy)に影響するものが、説明変数(数式ではx)です。

 プロ野球を例に取ると、野球はピッチャーだ、といわれます。そこで、過去数年間について、ピッチャーのチーム防御率だけをXとし(説明変数が単数)、その年の順位をyとして、分析するのが単回帰分析です。
 しかし、いくらピッチャーが良くても、打てなければ勝てません。そこで、バッターの打率も考える必要があります。すなわち、チー...続きを読む

Q複数プレイ

33歳、独身、OLです。

私は性欲が強い方で、今は特定の男性がいませんので、性欲を解消するのに苦労しています。基本的にはオナニーが中心です。

オナニーをする時はいつも変態的なことを妄想するのですが、最近は、複数の男性に犯されることを想像したり、ネットでそういう動画を見ながらしています。
妄想だけならよいのですが、実際にそういうプレイにあこがれてしまいます。
実は学生時代に男性2人とプレイしたことがあります。そのことを思いながらオナニーすることもたびたびあります。

ネットで見ると、そういう希望の女性が参加するサイトもあるようです。私のような希望を持っている女性もいることに少し安心しましたが、そういうサイトで経験したいとも思うようになりました。

そこで、複数プレイの希望を持っている女性の方、複数プレイを経験をされた方、実際にそのようなサイトで経験された方など、アドバイスがありましたらお願いします。

Aベストアンサー

私も同じような経験を何回か経てきました。でもいざ特定の彼氏が出来た時に、やっぱり複数Pの経験が思い出されて忘れることが出来なくて結局は彼氏が居るのに元彼とその友達と飲みに行っては、複数Pを楽しむ事が多くて。本当は本命君を交えて複数Pをしたいのです。私は単にHが本当に好きで。小学校の時からHな事を考えたり。Tバック穿いて露出したりしてきましたから、相当なんだと思う。友達も乱交仲間が居て、やっぱり気持ちよいものは気持ち良いので、我慢出来ない!と言うのが結論です。浮気と言う感覚では無くて、その時だけ本気!そんな感じで、でも理解してくれる彼氏ってなかなかいない・・・。

Q偏相関から偏回帰係数を導出する

Yを応答とし,X1,X2,...,Xpを説明変数とします。
それぞれの変数の平均と分散をそれぞれmy,m1,m2,...,mp; vy,v1,v2,...,vpとします。
説明変数間の相関をrij(i,j=1,...,p)とします。
また,YとXi(i=1,...,p)の偏相関をqi(i=1,...,p)とします。

上記の条件の下,応答と説明変数が下記の構造で表せるとします:
Y=b1 X1+b2 X2+,...,bp Xp+e
ここに,e~N(0,sigma^2)であるとします。

このとき,偏回帰係数bi(i=1,...,p)を他のパラメータで表現できますでしょうか。
あるいは,この議論が載っている参考文献をご存知でしたらご教示ください。

よろしくお願いいたします。

Aベストアンサー

 平均や分散で議論なさってますが、その元になる個々のサンプルを考えれば話が明快になりますんで、XjとYのk番目のサンプルをそれぞれX[k,j], Y[k] (k=1,2,…,N)としましょう。
 さて、

> 応答と説明変数が下記の構造で表せる

という曖昧な文言が一体どういう意味なのか、がポイントです。
 もしそれが、「bは最小二乗法の意味での解である」つまり「残差e[k]の二乗和Eが最小になるようなb」ということであるなら
  f(b)[k] = Σ{j=1~p}(X[k,j]b_j)
とおくと
  e[k] = Y[k] - f(b)[k]
  E = Σ{k=1~N}(e[k])^2
であり、Eを最小にするb_j (j=1~p)は、連立方程式
  ∂E/∂b[i] = 0   (i=1~p)
を解けば得られます。これは(実際に微分してみれば分かる通り)
  Σ{j=1~p} ((Σ{k=1~N}(X[k,i]X[k,j])) b_j ) = Σ{k=1~N}(X[i,k]Y[k])    (i=1~p)
という連立方程式です。行列で書くなら
  A b = c
ここに Aはp×pの正方対称行列、bとcはp次元の縦ベクトルで、
  A[i,j] = Σ{k=1~N}(X[k,i]X[k,j])
  b[i] = b_i
  c[i] = Σ{k=1~N}(X[k,i]Y[k])
であり、これを「線形最小二乗法の正規方程式」と言います。その解はもちろん
  b = (A^(-1)) c
です。

 以上の準備をした上で、さらに相関rijおよびqiをサンプルから計算する方法を具体的な式として書いてみれば、Σ{k=1~N}(X[k,i]X[k,j]) とrij、Σ{k=1~N}(X[i,k]Y[k])とqiが対応しているということが直ちにお分かりになるでしょう。たとえば
   Σ{k=1~N}((X[k,i]-mi)(X[k,j])-mj)) = A[i,j] - (N mi mj)
ですから、rijからA[i,j]が計算できる訳です。

 平均や分散で議論なさってますが、その元になる個々のサンプルを考えれば話が明快になりますんで、XjとYのk番目のサンプルをそれぞれX[k,j], Y[k] (k=1,2,…,N)としましょう。
 さて、

> 応答と説明変数が下記の構造で表せる

という曖昧な文言が一体どういう意味なのか、がポイントです。
 もしそれが、「bは最小二乗法の意味での解である」つまり「残差e[k]の二乗和Eが最小になるようなb」ということであるなら
  f(b)[k] = Σ{j=1~p}(X[k,j]b_j)
とおくと
  e[k] = Y[k] - f(b)[k]
  E = Σ{k=1~N}(e...続きを読む

Q1枚で複数人プレイ出来るNDSソフト(RPG限定)?

ニンテンドーDSの下記ソフトは1枚で4人通信プレイ出来るのでしょうか?
■ドラゴンクエストIX 星空の守り人
■ファンタシースター ZERO
調べても出てこないので多分無理だとは思うのですが、知ってる方いらっしゃれば教えて頂けると助かります。

あと、1枚で複数人プレイ出来るソフトは何かありますか?
RPG限定でお願いします。

Aベストアンサー

PS0もドラクエIXも、オンライン、オフラインに関わらず、人数分のDSとソフトがそれぞれ必要です。
ソフト1枚で複数人プレイができるゲームは、桃鉄などに限られていて、RPGにはないはずです。

Q独立変数と従属変数について

認知心理学の授業で一部統計がでました。

統計はあまり触れられていないのですが、独立変数と従属変数は避けて通れないようですが、まったく未知の世界なので、苦慮しております。
公式というよりは例を挙げて素人にわかるように簡単に教えていただけると助かります。宜しくお願いします。

Aベストアンサー

中学校の時に y = a * x + b といったような直線を描く式を習いましたよね?このyが従属変数(目的変数ともいう)で, a * x のxが独立変数(説明変数ともいう)です。

日常生活の例えでいえば,1ヶ月の総支出と食費の関係を表す式を

(1ヶ月の総支出) = 2 * (食費) + 50000

として考えると,1ヶ月の総支出が従属変数,食費が独立変数ですね。つまりは,1ヶ月に20000円食費にかけた場合は

(1ヶ月の総支出) = 2 * 20000 + 50000 = 90000

となり,9万円程度が1ヶ月の総支出になるだろうということが予測できたりするわけです。でも認知心理学の分野で出てきたということは,これとは少し違う意味合いで出てきたのでしょうがね。

QiTUNESで複数のプレイリストをCDに焼きたいです

こんばんは。自力で方法を探してましたが一時あきらめたのですがどうしてもあきらめきれなくこの場を借りて質問させていただきます。

僕は主にカーステレオでCDを聴きます。
カーステはmp3対応なのでiTUNESを利用してデータ形式で焼き聴いています。
iTUNESが便利なのは焼くときにファイル名に曲番号を自動で振ってくれるところです。
カーステではmp3ファイルを再生するとき、必ず名前の順になってしまうので。(これが作成日時順で再生できれば最高なんですがあいにくできません。)

ただ、iTUNESの場合、一つのプレイリストのみしか焼けませんよね?

僕は複数のプレイリストを選択してそれをCDRに焼きたいです。

例えば以下の2つのプレイリストがあります。
abc
def

2つのプレイリストにはそれぞれ10曲ずつ入ってるとします。

その2つのプレイリストを選択してCDRに焼く。
焼いたCDRの中身は
abc
def
のプレイリスト名で2つのフォルダが出来上がっていてそれぞれを開くと曲順がファイル名の先頭に01~10までが追加されている。

これができればすごいうれしいです。
一言でゆえばCDR1枚でアルバム5枚ぶん程度の内容がつめられる。ってことになります。

どなたかiTUNESを利用してできる方法、もしくはiTUNES以外でこのようなことが出来るソフトを知っている方がいましたら教えてください。
よろしくお願いいたします。

OSはWINDOWS XP SP2 です。

こんばんは。自力で方法を探してましたが一時あきらめたのですがどうしてもあきらめきれなくこの場を借りて質問させていただきます。

僕は主にカーステレオでCDを聴きます。
カーステはmp3対応なのでiTUNESを利用してデータ形式で焼き聴いています。
iTUNESが便利なのは焼くときにファイル名に曲番号を自動で振ってくれるところです。
カーステではmp3ファイルを再生するとき、必ず名前の順になってしまうので。(これが作成日時順で再生できれば最高なんですがあいにくできません。)

ただ、iTUNESの場...続きを読む

Aベストアンサー

なるほど、iTunesが出てきたので誤解しましたね。
iTunesはWAVでしか書いていないはずですから。

結局、要望は、フォルダごとに、指定した順序にファイル名の
先頭に連番を付けたい、ということですね。しかも、コピーで、
という条件ですね。

残念ながら、そのようなソフトは見たことも聞いたこともあり
ません。ライティングソフトにそのような機能を求めるべきか
どうかも判断が難しいですね。
自分の要望だったら、プログラムを作りますけど。半日くらいかな。
かなり特殊なので一般には出ないかもしれませんね。

そんなプログラムが出るまでは、mp3をコピーして、コピー先で
手でファイル名変更するしかないでしょう。

Q独立変数と従属変数は一目で分かるのでしょうか

ある方程式を見てどれが独立変数でどれが従属変数かを数学的に区別することは可能なのですか。独立変数とか従属変数というのは数学の専門用語なのだと思いますが、このような区別が数学のなかで役に立つ例を教えていただけると幸いです。

Aベストアンサー

>どれが独立変数でどれが従属変数かを数学的に区別することは可能なのですか
区別を問題にするということは、その方程式(関数?)は他人から与えられたものですよね? ならば、

「陽関数なら可能、陰関数なら不可能」

が正解っぽいです。

陽関数 y=sinθ  z=x^2+y-1 など
  前者ならθが独立変数、yが従属変数
  後者ならx、yが独立変数、zが従属変数
   ただし、後者にy=1/xなどの付帯条件が付いていたら
   yも従属変数になります。

陰関数 x^2+y^2=4 x+y+z=5 など

ただし、実際には陽関数と陰関数が連立して与えられる場合もあるので、一般には「よく分からない」が結論になりそうです。

※自分が立てた方程式なら、陽関数か否かに関わらず「自分が算出結果として欲しがっているものが従属変数、それ以外が独立変数」となるでしょう。

>区別が役に立つか

どうでしょう・・・ 
特に陰関数の場合、どれかを独立変数とみなすと他が従属変数になるので、区別自体がユーザーの主観になってしまいます。「xを従属変数とみなすと、与関数は~~と書き表せる」といったことが重大な成果をもたらすなら「役に立つ」と言ってもいいかも。

>どれが独立変数でどれが従属変数かを数学的に区別することは可能なのですか
区別を問題にするということは、その方程式(関数?)は他人から与えられたものですよね? ならば、

「陽関数なら可能、陰関数なら不可能」

が正解っぽいです。

陽関数 y=sinθ  z=x^2+y-1 など
  前者ならθが独立変数、yが従属変数
  後者ならx、yが独立変数、zが従属変数
   ただし、後者にy=1/xなどの付帯条件が付いていたら
   yも従属変数になります。

陰関数 x^2+y^2...続きを読む

QiTunes で複数のプレイリストを扱うとチェックが同期してしまう。

MacMini(OS10.3.9) + iTunes (MAC OSX版 6.0.1) + iPod nano + iPod 10G(M8737J/A)の環境です。

以前から使っているiPod10Gに、最近nanoを買い足しました。
10gとnanoという2つのプレイリストを作って、それぞれのiPodへ同期して転送していました。
しかし、同じ曲が両方のプレイリストに含まれている場合、10gの方でチェックを外すと、nanoのチェックも外れてしまいます。片方だけチェックする事ができません。

不要な場合は曲を削除するしかないのでしょうか?
チェックの使い方が悪いのかもしれません。

よろしくお願いします。

Aベストアンサー

> チェックマークがプレイリスト毎に管理されていれば便利だなーと思って聞いてみましたが、やっぱりそこまでは出来ないみたいですね。

どうしてもとおっしゃるのなら、ライブラリ上で曲をコピーしてふたつにしてください。
ライブラリでコピーしたい曲を選択し、詳細設定メニューの「選択項目をxxxに変換」を実行すると、コピーされます。
プレイリストに別のものを入れると、チェックボックスも別に操作できるようになります。

Qおしえて!重回帰分析の独立変数(説明変数)

重回帰分析の目的変数が、(A+B+C+D)というものとします。

A~Dは、数量データです。

説明変数にAやBなどが入っていたら、それはダメですか?

説明変数X(Aとか)が目的変数Y(A+B+C+D)の一部の構成要素だったら、Xを使って重回帰分析はやったらダメなのですか?

Aベストアンサー

例えば「一ヶ月の支出(=食費+光熱費)」「食費」「光熱費」という3変量のデータがあったとします。一ヶ月の支出を目的変数として,食費と光熱費を説明変数として回帰分析を行う。すなわち,以下のようなモデルを考えます。

(一ヶ月の支出)=30000+3.28*食費+1.90*光熱費

これは全く問題ありません。ということで答えになりませんか?


人気Q&Aランキング

おすすめ情報